abtesting-design
仮説の立案、帰無仮説と対立仮説の設定、コントロール群とバリアント群のセットアップ、ハッシュベースのランダム化、層別化を実施できます。A/Bテストやマルチバリアントテストの実験設計から実行まで、統計的に妥当性のある検証環境を構築します。層別化により、特定の顧客セグメントごとに異なるテスト条件を適用することで、より精密な結果分析が可能になります。
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Hypothesis formation, null/alternative, control/variant setup, randomization hash-based, stratification
SKILL.md 本文
abtesting-design
目的
このスキルは OpenClaw のための精密な A/B テスト設計を実現し、仮説の定式化（帰無仮説と対立仮説など）、対照群と処置群のセットアップ、ハッシュベースのランダム化、および均衡の取れた実験を保証する層化を対象としています。
使用する場合
Webサイトレイアウト、アプリ機能、マーケティングキャンペーンのテストなど、機能比較のための実験を設計する際にこのスキルを使用して、統計的厳密性を持つ仮説を検証し、バイアスを最小化します。
主な機能
- 仮説の定式化：帰無仮説（例：「クリック率に差がない」）と対立仮説（例：「バリアントがクリックを 10% 増加させる」）を定義します。
- グループのセットアップ：サンプルサイズやメトリクスなどのパラメータを含む対照群と処置群の設定を構成します。
- ランダム化の実装：ハッシュベースの方法（例：ユーザー ID の SHA-256）を使用して割り当てを行い、選択バイアスを軽減します。
- 層化の適用：ユーザーを層（例：人口統計学的特性別）に分割して、層化サンプリングなどのアルゴリズムを使用してグループのバランスを取ります。
使用パターン
常に仮説とグループを定義することから始めてください。迅速な設計には CLI を、プログラマティック統合には API を使用します。すべ
...
詳細情報
- 作者
- majiayu000
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/9
Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: unknown
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